Objective: To determine the impact of andragogical models supported by artificial intelligence on the improvement of university pedagogical guidance. Methodology: Explanatory quantitative study with a quasi-experimental design, including pretest-posttest measurements and a control group. A total of 120 undergraduate students (60 experimental group, 60 control group) from social sciences and humanities programs at private universities in North Lima participated, selected from a population of 847, with a margin of error of ±8.9% at 95% confidence. An andragogical model mediated by conversational AI was applied, assessing academic performance, learning autonomy, and student satisfaction using validated instruments. Results: Significant improvements were observed in the experimental group, with a 23% increase in academic performance (p<0.001) and a 31% increase in perceived learning autonomy (p<0.001). The discussion indicated that technological mediation strengthens the andragogical principles of self-direction and prior experience, although challenges remain in faculty digital literacy. Conclusion: Andragogical models mediated by AI represent a viable option for democratizing university pedagogical guidance, particularly in contexts of educational expansion. The scientific contribution lies in proposing a theoretical-methodological framework that integrates andragogy and artificial intelligence applied to higher education.

Objetivo: Determinar el impacto de los modelos andragógicos apoyados por inteligencia artificial en la mejora del acompañamiento pedagógico universitario. Metodología: Estudio cuantitativo explicativo con diseño cuasiexperimental, pretest-postest y grupo control. Colaboraron 120 estudiantes (60 grupo experimental, 60 grupo control) de pregrado de ciencias sociales y humanidades de universidades privadas de Lima Norte, escogidos de una población de 847, con margen de error del ±8.9% al 95% de confianza. Se aplicó un modelo andragógico mediado por IA conversacional, valorando rendimiento académico, autonomía de aprendizaje y satisfacción estudiantil a través de instrumentos validados. Resultado: se demostró progresos significativos en el grupo experimental, con un aumento del 23% en el rendimiento académico (p<0.001) y del 31% en la percepción de autonomía de aprendizaje (p<0.001). La discusión reveló que la mediación tecnológica fortalece los principios andragógicos de autodirección y experiencia previa, aunque persisten desafíos en la alfabetización digital docente. Conclusión: los modelos andragógicos mediados por IA son una opción viable para democratizar el acompañamiento pedagógico universitario, especialmente en escenarios de expansión educativa. El aporte científico reside en la proposición de un marco teórico-metodológico que articula andragogía e inteligencia artificial efectuada a la educación superior.